\section*{结论}
\addcontentsline{toc}{section}{结论}
$k$近邻查询技术作为大数据领域的基础研究内容，被广泛的应用在各行各业。从数据库、信息检索到机器学习、计算机视觉等，可以说$k$近邻查询技术的发展关系着计算机各行各业的进步，其重要性不言而喻。本文对当前$k$近邻查询技术存在的问题提出了解决方法。

1.首先，本文提出了一种简单高效的$k$近邻查询技术，有着构建速度快、索引结构体积小、查询时间短的优点，本文称其为HCTree。此外，本文提出了一种基于历史查询的索引优化算法，通过历史查询及其结果提高索引结构的性能，有效的改善了HCTree的查询精度。经过历史查询的索引优化算法优化的HCTree被称为d-HCTree。本文在７个公开的数据集验证了HCTree和d-HCTree的有效性。

2.其次，本文提出了两种数据分布优化算法，以重新组织索引结构中的部分数据点达到了适应查询工作负载变化的目的。其中基于历史查询的数据分布优化算法不仅有效降低了d-HCTree的查询时间、索引结构体积还使得d-HCTree可以适应查询工作负载变化，经过基于历史查询的数据分布优化算法优化的d-HCTree被称为a-HCTree。增量式数据分布优化算法可以直接应用于HCTree，经过增量式数据分布优化算法优化的HCTree被称为ia-HCTree。ia-HCTree通过适应查询工作负载的变化有效提高了HCTree的查询精度，因此ia-HCTree查询时间短、索引空间小、查询结果准确的特点。本文在７个公开的数据集验证了a-HCTree和ia-HCTree的有效性。

3.最后，本文提出了一种基于强化学习的数据分布优化算法，通过神经网络模型实现了索引结构快速适应查询工作负载的变化。经过基于强化学习的数据分布优化算法优化的HCTree被称为RL-HCTree，RL-HCTree极大的降低了索引结构适应查询工作负载变化的时间，并有着和ia-HCTree类似的查询性能。

在未来的工作中，我们将考虑用一个机器学习模型代替HCTree中的叶子节点，在降低查询时间的同时缩小索引结构的体积。

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